ปี 1989 Yann LeCun (ยาน เลอกอง) สร้างระบบที่สอนให้คอมพิวเตอร์ "มองเห็น" ตัวเลขที่เขียนด้วยมือ
ทุกคนบอกว่า "น่าสนใจ แต่ไม่มีทางใช้งานจริงได้หรอก"
ปี 2018 เขาได้ Turing Award — "รางวัลโนเบลของวิทยาการคอมพิวเตอร์" จากงานวิจัยเดียวกันนั้น
ปี 2025 เขาลาออกจาก Meta ที่อยู่มา 12 ปี สร้างบริษัทใหม่ที่ปารีส มูลค่า 3,500 ล้านดอลลาร์ ที่ไม่มีผลิตภัณฑ์แม้แต่ชิ้นเดียว
เหตุผล? เขาบอกว่า ChatGPT, Gemini, Claude และ LLM ทั้งหมด กำลัง "เดินผิดทาง"
นี่คือเรื่องราวของชายที่ถูกหัวเราะ 20 ปี แล้วพิสูจน์ว่าตัวเองถูก แล้วตอนนี้กำลังจะพิสูจน์อีกครั้ง
1) เด็กชายจากชานกรุงปารีส — ที่พ่อสอนให้ประกอบวิทยุ
Yann LeCun เกิดวันที่ 8 กรกฎาคม 1960 ที่ Soisy-sous-Montmorency ชานกรุงปารีส ประเทศฝรั่งเศส
ชื่อ "Yann" เป็นภาษาเบรอตง (Breton) แปลว่า "John" ส่วน "Le Cun" มาจาก "Le Cunff" สกุลเก่าแก่จากแคว้น Brittany ทางเหนือของฝรั่งเศส (ต่อมาเขาตัดเว้นวรรคออก เพราะคนอเมริกันงง คิดว่า "Le" เป็นชื่อกลาง)
พ่อเป็นวิศวกรการบิน ที่รักการซ่อมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ บ้านของ LeCun เต็มไปด้วยอุปกรณ์กึ่งประกอบ — วิทยุ แผงวงจร ลำโพง ค่ำไหนก็นั่งบัดกรีกับพ่อ
Yann บอกว่า ตอนเป็นวัยรุ่นเขาชอบเล่นดนตรีในวง แต่ก็ชอบวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมไม่แพ้กัน
จุดพลิกคือ เขาดูหนัง 2001: A Space Odyssey ของ Stanley Kubrick — โดยเฉพาะฉากของ HAL 9000 คอมพิวเตอร์ที่คิดได้ นั่นคือวินาทีที่ Yann ตัดสินใจว่า "ผมอยากสร้างเครื่องจักรที่คิดได้"
2) จากฝรั่งเศสสู่ Toronto — เจอ Geoffrey Hinton
Yann เรียนที่ ESIEE Paris (สถาบันวิศวกรรมชั้นนำของฝรั่งเศส) จบปี 1983 จากนั้นเรียนปริญญาเอกที่ Université Pierre et Marie Curie (ปัจจุบันคือ Sorbonne University) เสนอ Back-Propagation Algorithm เวอร์ชันแรกๆ ของเขา จบปี 1987
ปี 1985 เขาไปร่วม Workshop ที่เทือกเขาแอลป์ (Les Houches) ที่นั่นเขาได้เจอ Terry Sejnowski เพื่อนร่วมงานของ Geoffrey Hinton
หลังจากนั้น Hinton มาปารีส มาแนะนำตัวกับ Yann ด้วย → ชวนไป Carnegie Mellon → แล้วก็ไปเป็น Postdoc ที่ Toronto กับ Hinton
มิตรภาพนี้ยืนยาวมากว่า 40 ปี ทั้งคู่ร่วมกันก่อตั้งโปรแกรม Neural Computation and Adaptive Perception ผ่าน CIFAR (Canadian Institute for Advanced Research) ในปี 2004
สามทศวรรษต่อมา LeCun, Hinton และ Yoshua Bengio ได้ Turing Award ร่วมกัน ถูกเรียกว่า "Godfathers of AI"
3) Bell Labs (1988-2003) — สร้าง CNN ที่อ่านเช็คได้
ปี 1988 Yann เข้าทำงานที่ AT&T Bell Labs ห้องวิจัยในตำนาน
ที่นี่เขาสร้างผลงานที่เปลี่ยนโลก: Convolutional Neural Network (CNN)
CNN คืออะไร? พูดง่ายๆ คือ ระบบที่สอนให้คอมพิวเตอร์ "มองเห็น" รูปภาพ โดยเลียนแบบวิธีที่ดวงตาและสมองของมนุษย์ประมวลผลภาพ
ความฉลาดของ CNN คือ มันสามารถจดจำรูปแบบ (Pattern) ได้ ไม่ว่าจะอยู่ตรงไหนของภาพ ไม่ต้องสอนทีละมุม — เหมือนสมองมนุษย์ที่จำหน้าคนได้ ไม่ว่าจะมองจากมุมไหน
ปี 1994 เขาพัฒนา LeNet-5 ระบบ CNN ที่อ่านตัวเลขบนเช็คธนาคาร ระบบนี้ถูกใช้จริงอย่างกว้างขวาง — อ่านเช็คกว่า 10% ของเช็คทั้งหมดในอเมริกาในช่วงปลายยุค 90 ถึงต้นยุค 2000
คิดดูว่า ทุก 10 เช็คที่คนอเมริกันเขียน มีเช็ค 1 ใบที่ถูกอ่านโดย AI ของ Yann LeCun
แต่มีปัญหาอย่างหนึ่งครับ: ไม่มีใครสนใจ
4) 20 ปีแห่งความเงียบ — "พูดถูก แต่ถูกหัวเราะ"
นี่คือส่วนที่น่าเจ็บปวดที่สุดในเรื่องราวของ Yann LeCun
หลังจากสร้าง CNN ในปลายยุค 80 เขาพยายามบอกวงการวิทยาการคอมพิวเตอร์ว่า "Neural Network ใช้งานจริงได้ มันเรียนรู้ได้ มันจะเปลี่ยนโลก"
แต่วงการไม่เชื่อ
ตลอดทศวรรษ 90 และ 2000 Neural Network ถูกมองว่าเป็น "ของเล่นทางทฤษฎี" ที่ Scale ไม่ได้ นักวิจัยสายอื่นเชื่อว่า Machine Learning แบบอื่น (เช่น SVM) ดีกว่า
Yann, Hinton, และ Bengio — สามคนนี้ยืนหยัดเชื่อมั่นใน Neural Network ตลอด 20 ปี ในขณะที่คนรอบข้างสงสัย เมิน หรือหัวเราะ
พวกเขาใช้เวลาหลายปี lobby รัฐบาลแคนาดาให้สนับสนุนทุนวิจัย Neural Network ผ่าน CIFAR เพื่อรักษาสายวิจัยนี้ไว้ ในยุคที่ไม่มีใครให้เงิน
Yann เคยบอกว่า "มันเหมือนอยู่ในทะเลทราย ทำงานเรื่องที่ไม่มีใครเชื่อ แต่เรารู้ว่ามันถูก"
5) ปี 2012 — วันที่โลกพิสูจน์ว่าเขาถูก
AlexNet ของ Ilya Sutskever, Alex Krizhevsky และ Geoffrey Hinton ชนะ ImageNet Challenge ปี 2012
ทันใด Neural Network ที่ถูกเมิน 20 ปี กลายเป็นเทคโนโลยีที่ร้อนแรงที่สุดในโลก
และทุกคนก็รู้ว่า CNN ของ Yann LeCun ที่สร้างตั้งแต่ปี 1989 คือรากฐานของทุกอย่าง
AlexNet ก็คือ CNN ที่ขยายขนาดขึ้น ใช้ GPU แทน CPU — แนวคิดเดิมของ LeCun ทั้งหมด
เรียกว่า Yann LeCun ใช้เวลารอ 23 ปี จากปี 1989 ถึง 2012 กว่าโลกจะรู้ว่าเขาพูดถูก
6) Turing Award 2018 — "Godfathers of AI"
ปี 2018 ACM มอบ Turing Award ให้ Yann LeCun, Geoffrey Hinton และ Yoshua Bengio ร่วมกัน
"สำหรับความก้าวหน้าเชิงแนวคิดและวิศวกรรมที่ทำให้ Deep Neural Network กลายเป็นส่วนสำคัญของการประมวลผล"
สามคนนี้ถูกเรียกว่า "Godfathers of AI" — บิดาแห่งปัญญาประดิษฐ์
Yann LeCun สร้าง CNN (สอน AI ให้เห็น)
Geoffrey Hinton สร้าง Back-Propagation (สอน AI ให้เรียน)
Yoshua Bengio สร้าง Sequence Learning (สอน AI ให้เข้าใจลำดับ)
ทั้งสามรวมกัน คือรากฐานของ AI ทุกอย่างที่คุณใช้วันนี้
7) Meta FAIR (2013-2025) — 12 ปีที่สร้าง AI ให้ Facebook
ปี 2013 Yann เข้าร่วม Facebook เป็น Chief AI Scientist ก่อตั้ง Facebook AI Research (FAIR) ซึ่งเป็นห้องปฏิบัติการ AI ที่ทรงอิทธิพลที่สุดแห่งหนึ่งของโลก
ที่ FAIR เขาสร้างวัฒนธรรม "Open-Source AI" — เปิดเผยงานวิจัยให้ทุกคน ต่างจาก OpenAI และ Google ที่เริ่มปิด
ผลงานสำคัญจาก FAIR:
- PyTorch — Framework ที่ใช้ใน 90% ของงานวิจัย AI ทั่วโลก (พัฒนาโดย Soumith Chintala ลูกศิษย์ของ Yann)
- Llama — โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ Open-Source ของ Meta
- งานวิจัยด้าน Self-Supervised Learning, Energy-Based Models และ Vision AI
Yann ผลักดันให้ Meta เปิด Lab ที่ปารีสในปี 2015 ดึงบุคลากร AI ระดับโลกจากยุโรป
แต่ในช่วงหลัง สิ่งต่างๆ เริ่มเปลี่ยน
8) จุดเปลี่ยน: "Silicon Valley หมกมุ่นกับ LLM มากเกินไป"
Yann LeCun เป็นคนที่มีจุดยืนชัดเจนมากครับ และจุดยืนของเขาขัดแย้งกับทั้งวงการ
เขาบอกว่า:
- "AI ปัจจุบันโง่กว่าแมว"
- "LLM ไม่มีทางบรรลุ Human-Level Intelligence ได้ เพราะมันแค่ทำนายคำถัดไป ไม่ได้เข้าใจโลกจริงๆ"
- "เราขาดอะไรบางอย่างที่สำคัญมาก ยังไม่รู้ว่าคืออะไร แต่รู้ว่ามันไม่ใช่ LLM"
เขาวิจารณ์ OpenAI ว่าชื่อ "Open" แต่ปิดหมด วิจารณ์คนที่กลัว AI จะทำลายมนุษยชาติว่า "เสียเวลากับหุ่นยนต์ฆ่าคน แทนที่จะคุยเรื่องจริง"
เมื่อ DeepSeek ของจีน สร้าง Model ที่แข่งกับ OpenAI ได้ Yann บอกว่า "อย่ามองว่าจีนชนะอเมริกา ให้มองว่า Open-Source ชนะ Closed-Source ต่างหาก"
เขาเป็นคนที่ทั้งรักและเกลียดเท่าๆ กัน เพราะพูดตรงมาก ไม่สนว่าใครจะโกรธ
9) ลาออกจาก Meta — "ผมต้องไปพิสูจน์สิ่งที่เชื่อ"
พฤศจิกายน 2025 — Yann ประกาศลาออกจาก Meta หลังอยู่มา 12 ปี
เบื้องหลัง? Mark Zuckerberg ปรับทิศทาง AI ของ Meta ครั้งใหญ่ จ้าง Alexandr Wang อายุ 28 ปี ผู้ก่อตั้ง Scale AI มาเป็นหัวหน้า AI คนใหม่ ภายใต้หน่วย Superintelligence Labs
ในโครงสร้างใหม่ Yann จะต้องรายงานต่อ Wang — ผู้ชายที่อายุน้อยกว่า 37 ปี
FAIR ห้องปฏิบัติการที่ Yann สร้าง ถูกลดความสำคัญ Meta เลย์ออฟนักวิจัย FAIR หลายคน ทีมหุ่นยนต์ถูกยุบ งานวิจัยระยะยาวถูกตัดงบ
Yann บอกว่า "FAIR ประสบความสำเร็จมากในด้านวิจัย แต่ Meta ไม่ค่อยเก่งเรื่องเอาวิจัยไปทำเป็นผลิตภัณฑ์ Mark ตัดสินใจบางอย่างที่ผมไม่เห็นด้วย เช่น ยุบทีมหุ่นยนต์ ซึ่งผมคิดว่าเป็นความผิดพลาดเชิงกลยุทธ์"
ไม่มี Drama ไม่มีทะเลาะ แต่มีความเห็นต่างที่ชัดเจน
10) AMI Labs — เดิมพันครั้งใหม่ที่ปารีส
ธันวาคม 2025 — Yann เปิดตัว Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs) สำนักงานใหญ่ที่ปารีส
CEO: Alex LeBrun (อดีตผู้ก่อตั้ง Nabla, อดีตเพื่อนร่วมงานที่ Meta)
Executive Chairman: Yann LeCun
Yann พูดติดตลกว่า "LeCun กับ LeBrun — ถ้าออกเสียงแบบฝรั่งเศสจะเพราะมาก"
"AMI" ออกเสียงเหมือนคำฝรั่งเศสว่า "ami" แปลว่า "เพื่อน"
มูลค่า? 3,500 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 120,000 ล้านบาท) ที่ไม่มีผลิตภัณฑ์แม้แต่ชิ้นเดียว กำลังระดมทุน 586 ล้านดอลลาร์
ทำไม? เพราะชื่อ Yann LeCun ในวงการ AI คือหลักประกันที่แข็งแกร่งที่สุด
Macron ประธานาธิบดีฝรั่งเศส ออกมาแสดงความยินดีที่ Yann กลับมาตั้งบริษัทที่ฝรั่งเศส
11) World Models — ทำไม ChatGPT ถึง "เดินผิดทาง"
AMI Labs สร้างอะไร?
ไม่ใช่ LLM ไม่ใช่ Chatbot ไม่ใช่ Generative AI
แต่คือ "World Models" — AI ที่เข้าใจโลกจริง
Yann อธิบายว่า "LLM แค่ทำนายคำถัดไป มันไม่เข้าใจฟิสิกส์ ไม่มีความจำถาวร ไม่สามารถวางแผนได้ มันเก่งเรื่องภาษา แต่โง่เรื่องโลกจริง"
World Models ต่างกันอย่างไร? มันเรียนรู้จากวิดีโอและข้อมูลเซ็นเซอร์ เข้าใจความสัมพันธ์เชิงเหตุผล (A ทำให้เกิด B) มีความจำถาวร วางแผนได้ ควบคุมได้
ใช้เทคนิคที่ Yann พัฒนาตั้งแต่อยู่ Meta ชื่อ JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)
เป้าหมาย: สร้าง AI ที่ใช้ได้จริงในหุ่นยนต์ รถยนต์ไร้คนขับ การแพทย์ โรงงาน — งานที่ต้องเข้าใจโลกจริง ไม่ใช่แค่เขียนอีเมล
12) "Silicon Valley หมกมุ่นกับ LLM ผมต้องออกไปข้างนอก"
ที่น่าสนใจมากคือ Yann เลือกตั้ง AMI Labs ที่ปารีส ไม่ใช่ Silicon Valley
เขาบอกว่า "Silicon Valley หมกมุ่นกับ Generative AI มากเกินไป ถ้าจะทำวิจัยแบบใหม่ ต้องออกไปนอก Valley — ไปปารีส"
AMI Labs จะมีออฟฟิศที่ปารีส มอนทรีออล นิวยอร์ก และสิงคโปร์ Yann ยังคงเป็นอาจารย์ที่ NYU สอนปีละ 1 วิชา ดูแลนักศึกษาปริญญาเอก
เขาจะเปิดเผยงานวิจัยแบบ Open-Source ต่อไป เพราะเชื่อว่า "Open-Source คือวิธีเดียวที่จะทำให้ AI ปลอดภัย"
13) มุมมองส่วนตัว: ชายที่ "พูดถูกตลอด" กำลังจะพิสูจน์อีกครั้ง
พูดตรงๆ ครับ Yann LeCun เป็นตัวละครที่น่าสนใจมากในโลก AI
เขาถูกหัวเราะ 20 ปี → พิสูจน์ว่าถูก → ได้ Turing Award
ตอนนี้เขาบอกว่า ChatGPT เดินผิดทาง ในขณะที่ทั้งโลกกำลังทุ่มเงินแสนล้านดอลลาร์กับ LLM
ถ้าเขาถูกอีกครั้ง? มันจะเปลี่ยนทิศทาง AI ทั้งอุตสาหกรรมอีกรอบ
มีคนบอกว่า "เขาถูกพิสูจน์ว่าถูกทุกครั้งที่คนสงสัยเขา คำถามคือ คราวนี้เขาจะถูกอีกไหม"
ประวัติศาสตร์บอกเราว่า อย่าเดิมพันสวน Yann LeCun
14) จากนี้ไป: การปะทะระหว่าง "LLM" กับ "World Models"
ปี 2026 อาจจะเป็นจุดเริ่มต้นของสงคราม AI ยุคใหม่
ฝั่งหนึ่ง: OpenAI, Google, Anthropic — ทุ่มแสนล้านดอลลาร์กับ LLM
อีกฝั่ง: Yann LeCun, Fei-Fei Li (World Labs) — เดิมพันกับ World Models
ทั้งอุตสาหกรรมกำลังวิ่งไปทิศเดียว แต่ "คุณปู่ Deep Learning" คนนี้บอกว่าทิศนั้นผิด
เขาเคยถูกมาแล้ว 20 ปีที่ไม่มีใครฟัง
คราวนี้โลกจะฟังเร็วขึ้นไหม?
ก็ต้องรอดูครับ แต่ถ้าประวัติศาสตร์สอนอะไรเรา ก็คือ เวลา Yann LeCun พูดอะไร แม้จะฟังดูบ้า ให้ฟังดีๆ เพราะ 20 ปีก่อนก็มีคนพูดแบบเดียวกัน แล้วสุดท้ายเขาก็ถูก
